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為解決基于用戶部分特征協同過濾算法中出現的項目分類不準確問題，本文提出了一種融合了近似項目的用戶部分特征協同過濾算法（AICF）。該算法通過融合項目標簽數據和用戶評分數據來計算項目綜合相似度，以獲取待推薦項目的近似項目，然后在近似項目中計算待推薦用戶最近鄰，最后根據近鄰用戶對指定用戶推薦。實驗表明，通過結合項目標簽數據改進近鄰項目的選擇，可以提高最終協同過濾算法的推薦效果。
隨著人類進入大數據時代，互聯網上的信息呈指數爆炸式增長，如何從茫茫多數據中獲取自己感興趣的數據成為了人類當前所面臨的巨大問題。于是便產生了能夠主動幫助用戶提供有效信息的推薦系統。而協同過濾技術作為最成功的推薦技術之一受到了越來越多的研究者的關注。目前，幾乎所有的大型商務系統中都不同程度的使用了各種形式的推薦系統。
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